昨儿在Moto写程序时遇到的问题.当时是要切人脸图片，比较谨慎，做完了想看一下切的效果就写了个程序显示出来，结果很令人诧异，就试了六幅图结果有五幅完全不对头，都产生了错位，每行错开一点，最后看不出来是人脸了…这下烦了，要是自己写的那个切割工具出问题的话，那眼花缭乱的切了两个多小时的工作都白费了，没办法，找原因吧.又仔细的切了几幅，还是不行，奇怪的是有个别图像显示是正确的.其实工作很简单，就是从一幅图片里切割出指定的若干区域而已.于是试了一下每次都切固定大小的区域，100*100，没问题，又正确了，再变回动态大小区域，问题又来了…按理说这个大小对我的代码应该没影响…不经意的看了一下每次切的大小，发现切偶数大小rect时时正确的，奇数大小的rect则显示错误，忽然想到貌似IplImage里面有一个widthStep参数，看OpenCV文档里的例程貌似人家用过这个参数，马上去查，定义是“size
of aligned image row in bytes ”，想起来了，当时就对这个参数不理解，这个size不就应该等于*->width x *->nchannels x *->depth么，为什么还要定义出来？做个实验，分别取宽度为奇偶的图片，读这个widthStep参数，果然，偶数的话跟上面计算一样，奇数就会多出一些，那就不难理解为什么会产生错位了.一般对于奇数的width会填充一个RGB，也就是3bytes.那么现在要对IplImage图像数据进行操作，就要按行取（IplImage的imageData是按照BGRBGRBGR按行存储的），然后每一行顺加一个widthStep了，不能傻傻的按照width
x height的二维数组来计算了…
小小一个参数困扰了我一个小时，看来以后对这些细节要很小心，要不是比较谨慎检查一下结果，拿这些图像去训练，就等于拿一坨垃圾去做冷面…馋冷面了，在家就吃了三回…还要注意的就是，用到象OpenCV这种库的时候，一定养成先看示例程序的习惯，当时仔细看的话就没这事儿了…毕竟示例是标准的用法，我们是学习.